自动化原型机器学习工作流程和模型部署 该存储库包含一个基于Python的机器学习（ML）项目，其主要目的是演示Jupyter笔记本中的原型ML工作流程，以及使用托管的Titanic二进制分类数据集来实现一些关键步骤自动化的概念验证思想。在。 ML工作流程包括：数据探索和可视化，特征工程，模型训练和选择。 笔记本titanic-ml.ipynb还会产生一个持久的预测管道（被分配到models目录），该管道在模型部署过程的下游使用。 请注意，我们已经将CSV格式的数据从Kaggle下载到了该项目的根